人工智能技术深度学习-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术深度学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术深度学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的深度学习是什么意思？好学么？

人工智能的深度学习是什么意思？好学么？

深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。

权重就是数据的一个数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。

设定一个规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断条件，更准确的过滤数据，就是机器学习。

一般而言，机器学习的规则需要专业的人主动设置。

在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。

深度学习可以需要大量的数据来调整规则。

在深度学习的基础上，添加一个或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。

举个例子：

一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。

进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。

这个词是个复合词，两部分都有具体的含义，解释如下：：

1、人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题；

2、深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题；

两者综合起来释义如下：

1、人工智能深度学习：自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决计算机很难解决的问题（计算机很难解决人类的直觉遇到的问题）。

人工智能深度学习是一门复杂而有挑战性的科学范畴，这里面包含了大量的学习范围：模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、这里面又涉及到大量的计算机语言算法：回归算法、神经网络算法、SVM算法（支持向量机）、聚类算法、降维算法、推荐算法、有(无)监督学习算法、特殊算法等。

所以这是一项非常复杂、具有挑战性和前瞻性的发展趋势，希望可以帮助到你，加油。

　　我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。

　　首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：

　　希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。

　　希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。

　　AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。

　　所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。

　　机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

　　目前的机器学习可以分为三大类：

（1）有监督的学习

　　数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：

到此，以上就是小编对于人工智能技术深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术深度学习的1点解答对大家有用。

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